工作中需要蛋疼的用python实现并发，在读文档+实践了很久之后，做个总结。注意，本文全是根据我实践中的理解来写的，并且尽量避开了实现细节以及我讨厌使用的asyncio.future和task。因为我觉得你搞并发的时候就应该像golang一样，尽量避免让开发者去搞那些奇怪的功能，而是专注于怎么轻松起一个协程，共享数据并且获得结果。
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KubeEdge入门与实践
刚刚接触，所有信息来源于文档和实践，如有错误请直接指出！
首先说一个前提：KubeEdge有两个部分：CloudCore和EdgeCore。
CloudCore实际上是一个k8s的插件，采用非侵入式的方法部署在云端，完全兼容所有k8s的API。CloudCore会把边缘节点的状态做一个映射，以mock的方式反馈个k8s，这样k8s会有一个操作普通云节点的假象，也就能兼容API了。在云端，用户的操作会被K8S-Api服务器以RestFul形式发给EdgeController，再由CloudHub发送给在边缘的EdgeCore。云端还有一个重要的组件：DeviceController。其作用是以K8S CRD的方式对边缘设备进行建模，同时实现边缘设备信息同步(如DeviceTwin[1]的同步)。
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KubeEdge国内Ubuntu部署
KubeEdge及其依赖本身部署难度极低，国外各路大神都已经做好了一键脚本，不幸的是国内的网络环境极差，各种被墙，因此要手动做很多工作。
在部署开始前，请确保自己已经更换了apt的软件源为国内源。
具体来说，我的方法是首先用国内镜像弄好docker和K8s，然后装一个代理，最后通过代理加速直接安装KubeEdge。因为K8s和docker本身比较大，且国内镜像比较多。
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